Moderate-Severe TBI as a Progressive Disorder: Patterns and Predictors of Cognitive Declines in the Chronic Stages of Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Moderate-severe traumatic brain injury (TBI) has been associated with progressive cognitive decline in the chronic injury stages in a small number of studies. OBJECTIVE: This study aimed to (i) replicate our previous findings of decline from 1 to 3+ years post-injury in a larger, non-overlapping sample and (ii) extend these findings by examining the proportion of decliners in 2 earlier time windows, and by investigating novel predictors of decline. METHODS: N = 48 patients with moderate-severe TBI underwent neuropsychological assessment at 2, 5, 12 months, and 30+ months post-injury. We employed the Reliable Change Index (RCI) to evaluate decline, stability and improvement across time and logistic regression to identify predictors of decline (demographic/cognitive reserve; injury-related). RESULTS: The proportions of patients showing decline were: 12.5% (2-5 months post-injury), 17% (5-12 months post-injury), and 27% (12-30+ months post-injury). Measures of verbal retrieval were most sensitive to decline. Of the predictors, only left progressive hippocampal volume loss from 5 to 12 months post-injury significantly predicted cognitive decline from 12 to 30+ months post-injury. CONCLUSIONS: Identical to our previous study, 27% of patients declined from 12 to 30+ months post-injury. Additionally, we found that the further from injury, the greater the proportion of patients declining. Importantly, earlier progressive hippocampal volume loss predicted later cognitive decline. Taken together, the findings highlight the need for ongoing research and treatment that target these deleterious mechanisms affecting patients in the chronic stages of moderate-severe TBI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».